Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi kerana ciri-cirinya seperti mudah dipelajari, mudah difahami, mudah dibaca dan mudah dipanjangkan, ia telah menjadi bahasa pilihan dalam sains data, pengaturcaraan rangkaian, pembangunan web. , pembelajaran mesin dan bidang lain dan digunakan secara meluas. Walau bagaimanapun, ujian unit sentiasa menjadi tugas yang perlu tanpa mengira membangunkan sebarang jenis aplikasi.
Ujian unit ialah teknik ujian perisian yang meneliti unit kod terkecil (dipanggil "unit") dalam aplikasi. Tujuan menjalankan ujian unit adalah untuk menentukan sama ada unit kod berjalan di bawah keadaan yang betul dan untuk menyemak sama ada unit kod mengendalikan pengecualian dengan sewajarnya apabila pengecualian berlaku.
Python menyediakan banyak rangka kerja untuk menguji aplikasi Python (seperti unittest, nose, pytest, dll.). Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa teknik ujian unit dalam Python.
- Menggunakan rangka kerja unittest
Unittest ialah rangka kerja ujian unit terbina dalam Python. Ia menyediakan persekitaran ujian lengkap yang boleh menulis pelbagai kes ujian dan suite ujian dan menjalankannya secara automatik. Teras rangka kerja unittest ialah kelas TestCase. Apabila kelas ujian mewarisi daripada kelas TestCase, ia akan mempunyai kaedah ujian yang akan dipanggil secara automatik apabila menjalankan suite ujian.
Berikut ialah contoh ujian unit mudah:
import unittest def sum(a, b): return a + b class TestSum(unittest.TestCase): def test_sum(self): self.assertEqual(sum(1, 2), 3, "Sum should return 3") self.assertEqual(sum(0, 0), 0, "Sum should return 0") self.assertEqual(sum(-1, 1), 0, "Sum should return 0") if __name__ == '__main__': unittest.main()
Dalam contoh ini, kami mentakrifkan fungsi yang dipanggil jumlah yang menambah dua nombor dan kemudian menulis fungsi yang mewarisi daripada Kelas ujian unittest.TestCase, yang mengandungi kaedah test_sum, menggunakan pernyataan assertEqual untuk menguji sama ada fungsi jumlah berfungsi seperti yang diharapkan. Akhir sekali, kami memanggil fungsi unittest.main() untuk menjalankan kes ujian.
- Menggunakan olok-olok
Salah satu masalah terbesar semasa menulis ujian unit ialah menguji kebergantungan seperti sambungan pangkalan data, perkhidmatan web, fail IO, permintaan rangkaian, dsb. Perpustakaan olok-olok boleh digunakan untuk mensimulasikan kebergantungan ini dan menyediakan persekitaran kawalan yang boleh dipercayai untuk ujian. Modul olok-olok menyediakan kelas olok-olok yang boleh digunakan untuk menggantikan sebarang objek Python.
Ini adalah contoh olok-olok mudah:
from unittest.mock import MagicMock def test_divide_magicmock(): calculator = Calculator() calculator.divide = MagicMock(return_value=2) assert calculator.divide(8, 4) == 2 calculator.divide.assert_called_once_with(8, 4)
Dalam contoh ini, kami menggunakan kelas MagicMock untuk menggantikan kaedah bahagi dalam kelas Kalkulator dan menyatakan bahawa nilai pulangannya ialah 2. Kami kemudian memanggil kaedah bahagi dan mengesahkan bahawa ia memanggil parameter yang betul dan mengembalikan nilai yang kami jangkakan.
- Menggunakan Coverage.py
Coverage.py ialah alat dalam Python untuk menilai liputan kod. Ia boleh digunakan untuk mengenal pasti baris kod yang belum diuji supaya lebih banyak kes ujian boleh diperkenalkan semasa menulis ujian unit. Coverage.py menentukan kod mana dalam aplikasi Python telah dilaksanakan dan kod mana yang belum dilaksanakan. Ia menjana laporan HTML yang memberikan pembangun pemahaman yang lebih baik tentang liputan kod dan menyediakan statistik terperinci tentang liputan ujian kod.
Ini ialah contoh Coverage.py:
pip install coverage coverage run my_program.py coverage report -m
Dalam contoh ini, kami memasang Coverage.py, kemudian menggunakan arahan coverage run untuk menjalankan skrip my_program.py dan menggunakan laporan liputan arahan untuk menjana laporan Liputan.
- Jana data ujian rawak
Kuantiti dan kualiti data ujian adalah penting untuk kualiti ujian unit. Untuk menjadikan data ujian lebih mewakili dan merangkumi lebih banyak kes kelebihan, kami boleh menggunakan modul rawak terbina dalam Python untuk menjana data ujian rawak.
Berikut ialah contoh penjana data ujian rawak:
import random def generate_random_data(): return random.randint(1, 100), random.randint(1, 100) class TestSum(unittest.TestCase): def test_sum(self): a, b = generate_random_data() result = sum(a, b) self.assertEqual(result, a + b)
Dalam contoh ini, kami menggunakan modul rawak untuk menjana dua integer rawak dan kemudian menguji sama ada fungsi jumlah mengembalikan jumlahnya dengan betul.
- Menggunakan pytest
Pytest ialah rangka kerja ujian Python yang boleh diperluaskan. pytest ialah rangka kerja yang lebih mudah dan fleksibel yang membantu pembangun menulis ujian unit yang cekap. Ia menyediakan ciri berikut:
- Penemuan automatik modul ujian dan fungsi ujian.
- Menyokong ujian berparameter
- Menyokong menjalankan semula ujian yang gagal.
- Sokong kes ujian untuk dijalankan dalam pelbagai proses, ujian dipercepatkan untuk memendekkan masa ujian
Ini ialah contoh rangka kerja ujian unit Python mudah menggunakan Pytest:
pip install pytest pytest test_sample.py
Dalam contoh ini, kami memasang rangka kerja pytest dan menggunakan pytest untuk menjalankan skrip ujian kami.
Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan beberapa teknik ujian unit dalam Python, termasuk menggunakan rangka kerja unittest, alat olok-olok, Coverage.py dan menjana data ujian rawak. Petua ini boleh membantu pembangun Python menulis ujian unit yang lebih cekap dan komprehensif. Jika anda akan mula menulis ujian unit Python, pertimbangkan untuk menggunakan petua ini untuk meningkatkan kualiti ujian unit anda.
Atas ialah kandungan terperinci Petua ujian unit dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft